Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Thống kê kinh tế – Đề 6

CPI là chỉ số đo lường mức độ thay đổi giá cả trung bình của một giỏ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng đại diện cho chi tiêu của hộ gia đình. Nó phản ánh lạm phát hoặc giảm phát ở cấp độ tiêu dùng.

Điều chỉnh theo mùa là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để loại bỏ các biến động theo mùa lặp đi lặp lại trong dữ liệu chuỗi thời gian, giúp làm rõ hơn các xu hướng và biến động chu kỳ khác.

Dữ liệu chuỗi thời gian là dữ liệu được thu thập theo thời gian. Doanh thu của 100 công ty lớn nhất Việt Nam năm 2022 là dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data), thu thập tại một thời điểm (năm 2022) cho nhiều đối tượng (100 công ty).

Chỉ số Laspeyres sử dụng quyền số cố định từ năm gốc. Khi giá cả tương đối thay đổi, người tiêu dùng có xu hướng thay thế hàng hóa đắt hơn bằng hàng hóa rẻ hơn. Chỉ số Laspeyres không tính đến sự thay thế này, do đó có xu hướng đánh giá quá cao mức tăng giá sinh hoạt thực tế (lạm phát).

Dữ liệu bảng (panel data) kết hợp cả chiều thời gian và chiều không gian (đơn vị quan sát). Nó theo dõi cùng một đơn vị quan sát (ví dụ: hộ gia đình) qua nhiều giai đoạn thời gian, cung cấp thông tin phong phú hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu cắt ngang riêng lẻ.

Giá trị p là xác suất, giả định giả thuyết null là đúng, để thu được kết quả thống kê mẫu cực đoan ít nhất bằng kết quả đã quan sát được. Giá trị p nhỏ (thường nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha) cung cấp bằng chứng chống lại giả thuyết null.

GDP theo phương pháp chi tiêu được tính bằng cách cộng tổng chi tiêu của các thành phần chính trong nền kinh tế: tiêu dùng của hộ gia đình (C), đầu tư của doanh nghiệp (I), chi tiêu của chính phủ (G) và xuất khẩu ròng (NX = Xuất khẩu - Nhập khẩu). Công thức GDP = C + I + G + NX.

Độ co giãn của cầu theo giá đo lường phần trăm thay đổi trong lượng cầu khi giá thay đổi 1%. Nó cho biết mức độ phản ứng của người tiêu dùng đối với sự thay đổi giá cả của một hàng hóa hoặc dịch vụ.

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) là một vi phạm giả định quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, xảy ra khi phương sai của sai số không phải là hằng số mà thay đổi theo giá trị của một hoặc nhiều biến độc lập.

Để so sánh mức sống thực tế giữa các quốc gia, GDP bình quân đầu người thường được điều chỉnh theo sức mua tương đương (PPP). PPP điều chỉnh tỷ giá hối đoái để phản ánh chi phí tương đối của hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia, giúp so sánh mức sống chính xác hơn so với sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa.

Bảng nhập liệu - xuất liệu (I-O table) là một công cụ thống kê kinh tế quan trọng, mô tả dòng chảy hàng hóa và dịch vụ giữa các ngành kinh tế trong một quốc gia hoặc khu vực. Nó được sử dụng để phân tích mối liên kết giữa các ngành và đánh giá tác động của các cú sốc hoặc chính sách kinh tế.

Hàm tự tương quan (ACF) đo lường mức độ tương quan giữa một chuỗi thời gian và các phiên bản trễ của chính nó. Nó giúp xác định các mô hình tự tương quan trong chuỗi thời gian, là cơ sở để xây dựng mô hình ARIMA và các mô hình chuỗi thời gian khác.

Khử xu hướng là quá trình loại bỏ thành phần xu hướng dài hạn khỏi chuỗi thời gian. Mục đích là để làm cho chuỗi thời gian dừng hơn và dễ dàng hơn trong việc phân tích các biến động chu kỳ, ngắn hạn hoặc ngẫu nhiên sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của xu hướng tăng hoặc giảm dài hạn.

Biến giả là biến định lượng được tạo ra để biểu diễn các biến định tính, thường nhận giá trị 0 hoặc 1 để phân biệt giữa các nhóm hoặc loại khác nhau trong phân tích hồi quy.

Tính dừng (stationarity) là một thuộc tính quan trọng của chuỗi thời gian trong phân tích kinh tế lượng. Kiểm định Dickey-Fuller (và các biến thể của nó) là một trong những kiểm định phổ biến nhất để kiểm tra xem một chuỗi thời gian có phải là chuỗi dừng hay không.

Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính là giá trị của biến phụ thuộc (Y) khi tất cả các biến độc lập (X) đều bằng 0. Nó là điểm mà đường hồi quy cắt trục tung.

Sai số loại II, còn gọi là lỗi chấp nhận sai, xảy ra khi chúng ta không bác bỏ giả thuyết null (H0) mặc dù H0 thực sự sai và giả thuyết đối (H1) mới là đúng. Nói cách khác, chúng ta bỏ lỡ việc phát hiện ra một hiệu ứng hoặc mối quan hệ thực sự tồn tại.

Trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ hoặc dữ liệu bị lệch hơn so với trung bình. Trong các trường hợp dữ liệu không đối xứng hoặc có giá trị cực đoan, trung vị thường là thước đo xu hướng trung tâm đại diện tốt hơn so với trung bình.

Chỉ số Gini là một thước đo mức độ bất bình đẳng thu nhập trong một quốc gia hoặc khu vực. Chỉ số Gini dao động từ 0 (hoàn toàn bình đẳng) đến 1 (hoàn toàn bất bình đẳng). Giá trị Gini càng cao, bất bình đẳng thu nhập càng lớn.

Hệ số tương quan, thường ký hiệu là 'r', cho biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số và hướng của mối quan hệ đó (tương quan dương hoặc âm). Giá trị của r nằm trong khoảng từ -1 đến 1.

Ý nghĩa thống kê chỉ ra rằng kết quả quan sát được khó có thể xảy ra một cách ngẫu nhiên nếu giả thuyết null là đúng. Nó thể hiện độ mạnh của bằng chứng thống kê ủng hộ giả thuyết đối, chứ không trực tiếp nói về kích thước hoặc tầm quan trọng thực tiễn của hiệu ứng.

Dữ liệu thứ cấp (dữ liệu đã được thu thập bởi người khác) có thể tiết kiệm thời gian và chi phí, nhưng nhà nghiên cứu thường ít hoặc không có quyền kiểm soát đối với phương pháp thu thập, định nghĩa biến và chất lượng dữ liệu. Điều này có thể gây ra vấn đề về độ phù hợp và độ tin cậy cho nghiên cứu cụ thể.

Mức ý nghĩa alpha là xác suất mắc sai số loại I (bác bỏ giả thuyết null đúng). Khi giảm alpha, chúng ta làm cho kiểm định trở nên khắt khe hơn trong việc bác bỏ H0. Điều này làm giảm xác suất mắc sai số loại I, nhưng đồng thời lại tăng xác suất mắc sai số loại II (không bác bỏ giả thuyết null sai).

Chỉ số Paasche sử dụng quyền số của năm hiện hành. Mặc dù nó khắc phục được phần nào vấn đề đánh giá quá cao lạm phát của chỉ số Laspeyres bằng cách phản ánh sự thay đổi trong cơ cấu tiêu dùng, nhưng nó cũng có thể bị ảnh hưởng bởi các thay đổi cơ cấu kinh tế và gây khó khăn trong việc so sánh giá cả theo thời gian.

Ngoại lệ là các giá trị dữ liệu nằm xa so với phần lớn các giá trị còn lại trong tập dữ liệu. Ngoại lệ có thể phát sinh do lỗi đo lường, sự kiện bất thường hoặc đơn giản là biến động tự nhiên, nhưng chúng có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích thống kê.

Đa cộng tuyến là một vấn đề trong hồi quy đa biến khi có sự tương quan cao giữa hai hoặc nhiều biến độc lập. Điều này gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng rẽ của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc và có thể làm cho các ước lượng hệ số hồi quy trở nên không ổn định.

Lấy mẫu xác suất (probability sampling) là các phương pháp mà mỗi phần tử của tổng thể có một xác suất được biết và khác không để được chọn vào mẫu. Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling) là một phương pháp lấy mẫu phi xác suất, dựa trên sự thuận tiện của nhà nghiên cứu trong việc tiếp cận các phần tử mẫu.

Thống kê mô tả tập trung vào việc tóm tắt và mô tả các đặc điểm nổi bật của dữ liệu, bao gồm các biện pháp đo lường xu hướng trung tâm (mean, median, mode), độ phân tán (variance, standard deviation) và hình dạng phân phối.

Thống kê kinh tế là một lĩnh vực ứng dụng thống kê vào kinh tế, tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu kinh tế để hiểu và giải thích các hiện tượng kinh tế.

Độ lệch chuẩn là một thước đo độ phân tán, cho biết mức độ các giá trị dữ liệu phân tán xung quanh giá trị trung bình của chúng. Độ lệch chuẩn càng lớn, dữ liệu càng phân tán rộng hơn.